Como tudo começou
Para ensinar um computador a “ver”, primeiro você precisa de um sensor que leia
O texto impresso provou ser um teste perfeitorepresentam a primeira geração de algoritmos - bastava aumentar o contraste da imagem e encontrar as transições do branco para o preto e vice-versa. Com isso, foi possível identificar os limites das letras e sua forma, após o que foi possível determinar cada letra, comparando-a com amostras previamente preparadas.
Construindo bibliotecas de código aberto, comoO OpenCV abriu a porta para experiências com imagens arbitrárias. Pela forma das bordas identificadas do objeto, o computador poderia entender onde uma pessoa, um olho humano, um pássaro, um carro são representados - os sistemas de visão por computador ultrapassaram os limites do reconhecimento de texto.
Câmeras de segurança apareceram, dando um sinalse uma pessoa apareceu no quadro. Aplicativos com visão computacional se estabeleceram em telefones celulares: a identificação por rosto, impressão digital, retina ou leitor de código QR são há muito tempo características comuns. E agora, não um algoritmo primitivo para comparar com uma amostra é responsável por entender o que é representado, mas uma rede neural treinada usando tecnologia de aprendizado de máquina.
Por que a visão computacional é melhor do que a visão humana
A primeira e óbvia vantagem do CV é muitoampla gama de percepção. A visão computacional, ao contrário da nossa, não se limita ao espectro visível. O principal é que o sensor é capaz de criar uma imagem para processamento posterior, e qual é a fonte dessa imagem - um termovisor, lidar, câmera de vídeo, aparelho de raio X, ultrassom ou aparelho de ressonância magnética - não importa.
A segunda vantagem dos sistemas de visão computacional éfalta de um fator humano. Eles não se cansam, não se distraem, não querem dormir, têm uma visão de 360 graus. As informações necessárias podem ser solicitadas ao arquivo para uma nova visualização.
Além disso, no processo de aprendizagem, a rede neuralpode revelar conexões que não são óbvias para a percepção humana. Por exemplo, o sistema analisa imagens de órgãos internos humanos e dá uma ideia de como eles deveriam ser. Assim, é possível determinar não apenas o tipo de órgão, mas também o grau de desvio da norma - em particular, detectar um tumor que não é diagnosticado por outros métodos.
Como a visão computacional está mudando a maneira como vemos o mundo
Tecnologia de visão computacional agoraEles são usados na medicina para a detecção de tumores cancerígenos, na indústria para controle de montagem na fase de produção e em automóveis como sistemas de segurança adicionais. Não hesitamos em usar a visão computacional para desbloquear o dispositivo e costumamos xingar as câmeras nas estradas que emitem multas.
A visão computacional está mudando até mesmo a percepção dos esportes- sistemas de rastreamento automático controlam câmeras de transmissão, ajudam a resolver momentos controversos - se a bola permaneceu dentro da quadra de tênis ou se cruzou a linha de gol, se houve uma violação ou uma posição de impedimento.
Os registros são mantidos com a ajuda de visão computacionalo congestionamento de veículos. O sistema monitora quantas rodas traseiras do caminhão estão em contato com o piso, o quanto os pneus estão deformados e calcula a carga útil do veículo. Só falta reconhecer a placa e fazer uma entrada no banco de dados.
A visão computacional é indispensável no warehousecontabilidade. Funciona assim: o scanner lê o código de barras da caixa do produto e insere as informações no banco de dados. Além disso, não é necessário escanear todas as caixas - é muito mais conveniente ler os códigos QR de todas as caixas no palete de uma vez.
Os sistemas de processamento continuam a evoluirtextos - em sistemas modernos de gerenciamento de documentos, uma digitalização de um contrato ou fatura é carregada como um documento PDF, mas graças à visão computacional, você pode pesquisar, classificar ou copiar texto nele.
Uma área separada é a integração do computadorvisão e tecnologia espacial. Na agricultura, o estado da safra é monitorado por meio de satélites, o Ministério de Situações de Emergência monitora a ocorrência de incêndios e inundações. O Google usou imagens de satélite para usar a visão computacional para identificar e mapear todas as estruturas na África - desde abrigos escavados em uma colina na margem do rio até edifícios altos.
Tecnologias de visão computacional são necessárias paracriação de realidade aumentada - é graças ao reconhecimento de pontos de referência que é possível inserir corretamente a imagem sintetizada no quadro e combinar os espaços reais e virtuais. Por exemplo, em um aplicativo para encaixe remoto de joias, uma câmera do smartphone lê a posição da mão do usuário, constrói um modelo e adiciona o anel selecionado a ele. As já conhecidas máscaras 3D no Instagram também são uma das manifestações da visão computacional em combinação com VR / AR.
Ganhando popularidade e altamente especializadoaplicativos que fornecem informações sobre uma árvore a partir de uma fotografia de uma folha ajudam os catadores de cogumelos a descobrir se eles têm um troféu comestível, e os colecionadores podem obter rapidamente informações sobre uma moeda simplesmente apontando a câmera do smartphone para ela.
Quais são as desvantagens dos sistemas de visão computacional
Os sistemas de visão computacional são extremamente sensíveisaos recursos de hardware. Quanto mais alta a resolução dos sensores externos e mais poder de computação, mais confiável e preciso é o processo de reconhecimento. Isso pode ser visto no exemplo de tecnologias de reconhecimento facial para desbloquear telefones celulares. Uma década atrás, isso exigia boa iluminação e uma distância bem definida do rosto. Hoje o telefone reconhece o dono até à noite.
Outra desvantagem do CV que pode ser atribuída a"Dores de crescimento" - erros na classificação de objetos semelhantes. Por exemplo, uma pessoa pode distinguir facilmente um macaco de um canguru e um lagarto de um crocodilo, mas para um computador não é tão fácil com poses semelhantes e certos ângulos de tiro.
Outra limitação da visão computacional éprocesso de tomada de decisão. Um carro premium moderno pode ver mais longe do que uma pessoa: não tem pontos cegos, não atrapalha a escuridão da noite ou a neblina, pode detectar a aproximação de um objeto por meio de sua radiação térmica. Mas em uma situação real na estrada, uma pessoa ainda é melhor na tomada de decisões levando em consideração a situação atual. E para aumentar a segurança, o piloto automático deve monitorar não apenas a situação do tráfego, mas também o seu próprio motorista.
No mundo da visão de máquina, a identificação é uma dasprocessos básicos, o que imediatamente levanta muitas questões relacionadas à privacidade e aos dados pessoais. Portanto, é necessário levar em consideração os requisitos legais e as restrições éticas associadas ao próprio fato de um computador avaliar as ações humanas e as possíveis consequências das decisões tomadas por algoritmos. O tema das multas aplicadas por engano é uma clara confirmação disso.
O que o futuro reserva para nós
Uma das histórias de terror mais comunsassociada à visão computacional - a imagem de um "campo de concentração digital", controle total do qual é impossível esconder. Os sistemas de visão por computador do futuro serão capazes de controlar não apenas os movimentos, mas também as intenções: franzir a testa significa tristeza, olhar em volta significa planejar algo. Os sucessos de bilheteria distópicos fantásticos também adicionam fobias e negatividade em antecipação a tais futuros.
Os roteiristas adoram irritar seus nervos, assustando os novostecnologias. Na prática, o mundo hoje é "transparente" para as tecnologias de controle. Mas as vantagens da introdução da visão computacional permitirão no futuro não se preocupar com muitas coisas rotineiras. Por exemplo, provavelmente esqueceremos os balcões de check-out dos supermercados - o próprio sistema identifica você na entrada, controla o que você coloca na cesta, calcula o custo na saída e debita os fundos da própria conta. Graças à visão computacional, será possível redirecionar rapidamente os fluxos de tráfego para evitar engarrafamentos, e o tráfego em geral ficará mais seguro.
A visão computacional é a tecnologia do futuroque já está afetando nossas vidas. Ele está profundamente integrado ao mundo moderno e usamos seus recursos todos os dias. Mas ainda estamos no início do caminho, onde temos que não apenas resolver as questões técnicas do aumento do poder da computação, mas também aprender a viver em uma nova realidade. Para fazer isso, você terá que derrotar as fobias e criar uma legislação que evite que a tecnologia saia do controle.
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